(57)【要約】【課題】  多入射角や多周波、多偏波のＳＡＲによって、氷厚を精確に求める方法を提供すること。【解決手段】  ＸバンドＶＶ偏波とＬバンドＶＶ偏波の後方散乱係数をそれぞれ軸とした座標平面に、ＲＭＳ高さと相関長を変化させながら後方散乱係数をＩＥＭで計算して、座標平面上に格子ダイアグラムを作成し、観測されたＸバンドＶＶ偏波とＬバンドＶＶ偏波の後方散乱係数の交点を、そのダイアグラムにおける近傍の格子点で内挿することにより、ＲＭＳ高さと相関長とを同時推定する。さらに、Ｌバンドを用いた観測データによって相関長をＲＭＳ高さの関数としてパラメタライズし、そのパラメタライズされたラフネスを使用して氷厚を求める。【選択図】  図６
2005265733.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＳＡＲによるリモートセンシングによって、氷厚を推定する方法において、
異なる２つの周波数、偏波により観測された後方散乱係数をそれぞれ軸とした座標平面に、ＲＭＳ高さと氷厚を変化させながら後方散乱係数をＩＥＭ（Ｉｎｔｅｇｒａｌ  Ｅｑｕａｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄ）モデルで計算して、座標平面上に格子ダイアグラムを作成し、観測された異なる２つの後方散乱係数の交点を、そのダイアグラムにおける近傍の格子点で内挿することにより、ＲＭＳ高さと氷厚とを同時推定する
ことを特徴とするＳＡＲによる氷厚推定方法。
【請求項２】
ＳＡＲによるリモートセンシングによって、氷厚を推定する方法において、
ＸバンドＶＶ偏波とＬバンドＶＶ偏波を用いた観測データの組み合わせによってラフネスパラメータを推定すると共に、
Ｌバンドを用いた観測データによって相関長をＲＭＳ高さの関数としてパラメタライズし、そのパラメタライズされたラフネスを使用して氷厚を求める
ことを特徴とするＳＡＲによる氷厚推定方法。
【請求項３】
ＲＭＳ高さと氷厚の等値曲線群に、ＬバンドＨＨ偏波の後方散乱係数をプロットして、氷厚を求める
請求項２に記載のＳＡＲによる氷厚推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＳＡＲによるリモートセンシングによって、海氷の厚さを推定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
温室効果ガスの増加に伴い、地球温暖化が懸念されている。地球の全球平均気温が上昇する様相を示すことから、世界各地における降水量が変化して植物の分布および生育に影響が現れる。
【０００３】
さらに、極域における氷河・氷床の融解を考えると、我々の人間活動に地球温暖化が波及し、日常的な生活が困難になるものと容易に予想される。とくに雪氷圏では、氷河・氷床の消失によって太陽光を反射する雪氷面積が減少し、アルベド効果が減少する。これにより、吸収日射量の増加に伴って気温が上昇する正のフィードバック効果を引き起こすと考えられる。
【０００４】
オホーツク海は北半球において海氷が発生する南端に位置する海域として知られ、オホーツク海における海氷発生は地球温暖化現象の影響を顕著に受けることが、非特許文献１にモデル開示されている。
【非特許文献１】Ｎｏｄａ，  Ａ．，  Ｓ．  Ｎａｋａｇａｗａ，  Ｔ．  Ｍｏｔｏｉ，  Ｓ．  Ｙｕｋｉｍｏｔｏ  ａｎｄ  Ｔ．  Ｔｏｋｉｏｋａ：  Ｇｌｏｂａｌ  ｗａｒｍｉｎｇ  ｉｎｄｕｃｅｄ  ｂｙ  ＣＯ２  ａｎｄ  ｔｈｅ  Ｏｋｈｏｔｓｋ  Ｓｅａ，  Ｊ．  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓ．  Ｊｐｎ．，  １６  （２），  ｐｐ．３-１３，  １９９６．
【０００５】
オホーツク海の海氷を観測することは、地球温暖化現象による影響の指標となるので、オホーツク海の海氷の変化を継続的に観測することは大変重要であると考えられる。
【０００６】
海氷表面から大気への熱輸送を氷厚の違いからモデルにより比較した結果、氷厚が４０ｃｍ以下の海氷は氷厚が１ｍ以上の海氷よりも大気への熱輸送量が１０倍から１００倍大きいことが非特許文献２により開示されており、年々生成される海氷の生成量および海氷の質量収支と大気との熱収支を知る上で重要である。
【非特許文献２】Ｍａｙｋｕｔ，  Ｇ．，  Ａ．：  Ｅｎｅｒｇｙ  ｅｘｃｈａｎｇｅ  ｏｖｅｒ  ｙｏｕｎｇ  ｓｅａ  ｉｃｅ  ｉｎ  ｃｅｎｔｒａｌ  ａｒｃｔｉｃ．  Ｊ．  Ｇｅｏｐｈｙｓ．  Ｒｅｓ．，  ８３，  ｐｐ．３６４６-３６５８，  １９７８．
【０００７】
従来の氷厚観測は、以下の事例が開示されている。
【０００８】
非特許文献３および４には、潜水艦および海底に係留された音響ソナーによる海氷のドラフト厚（喫水値）の測定結果について開示されている。
【非特許文献３】Ｗａｄｈａｍｓ，  Ｐ．，  Ｎ．  Ｒ．  Ｄａｖｉｓ，  Ｊ．  Ｃ．  Ｃｏｍｉｓｏ，  Ｒ．  Ｋｕｔｚ，  Ｊ．  Ｃｒａｗｆｏｒｄ，  Ｇ．  Ｊａｃｋｓｏｎ，  Ｗ．  Ｋｒａｂｉｌｌ，  Ｃ．  Ｂ．  Ｓｅａｒ，  Ｒ．  Ｓｗｉｆｔ  ａｎｄ  Ｗ．  Ｂ．  Ｔｕｃｋｅｒ  ＩＩＩ：  Ｃｏｎｃｕｒｒｅｎｔ  ｒｅｍｏｔｅ  ｓｅｎｓｉｎｇ  ｏｆ  Ａｒｃｔｉｃ  ｓｅａ  ｉｃｅ  ｆｒｏｍ  ｓｕｂｍａｒｉｎｅ  ａｎｄ  ａｉｒｃｒａｆｔ，  Ｉｎｔ．  Ｊ．  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓ．，  １２，  ｐｐ．１８２９-１８４０，  １９９１．
【非特許文献４】Ｈｕｄｓｏｎ，  Ｒ．：  Ａｎｎｕａｌ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ｓｅａ-ｉｃｅ  ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ  ｕｓｉｎｇ  ａｎ  ｕｐｗａｒｄ-ｌｏｏｋｉｎｇ  ｓｏｎａｒ，  Ｎａｔｕｒｅ，  ３４４（６２６２），  ｐｐ．１３５-１３７，  １９９０．
【０００９】
また、非特許文献５〜７には、砕氷船に設置されたビデオカメラなどを使用して、砕氷された破断面を撮影することによる氷厚の測定結果が開示されている。
【非特許文献５】西尾文彦，  土田幸子：  オホーツク海の海氷厚の測定と変動，  釧路論集（北海道教育大学釧路分校研究報告），  ３０，  ｐｐ．６３-８６，  １９９８．
【非特許文献６】酒田千尋，  中村和樹，  西尾文彦：  流氷観光砕氷船おーろら号による海氷厚観測，  １９９９年度日本雪氷学会全国大会講演予稿集，  ｐｐ．１８２，  １９９９．
【非特許文献７】谷口祐司，  中山雅茂，  長幸平，  下田陽久，  坂田俊文：  ３次元画像計測による海氷厚測定に関する研究，  第２３回極域気水圏シンポジウムプログラム・講演要旨，  ｐｐ．６０-６１，  ２０００．
【００１０】
非特許文献８には、航空機に搭載されたレーザー高度計による海水面と海氷面の厚さの測定結果について開示されている。
【非特許文献８】石津美津雄，  板部敏和：  航空機搭載レーザ高度計による海氷厚観測と今後の開発研究，  衛星によるオホーツク海氷プログラムのワークショップ，  地球環境観測委員会極域雪氷圏サイエンスチーム，  ｐｐ．１２９-１４１，  １９８６．
【００１１】
非特許文献９には、ヘリコプターや船舶からレーザー高度計と電磁誘導を組み合わせて氷厚を測定するＥＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ  Ｍａｇｎｅｔｉｃ）法の考案が開示されている。
【非特許文献９】Ｈａａｓ，  Ｃ．，  Ｓ．  Ｇｅｒｌａｎｄ，  Ｈ．  Ｅｒｉｃｋｅｎ  ａｎｄ  Ｈ．  Ｍｉｌｌｅｒ：  Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ  ｏｆ  ｓｅａ-ｉｃｅ  ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ  ｕｎｄｅｒ  ｓｕｍｍｅｒ  ａｎｄ  ｗｉｎｔｅｒ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ａｒｃｔｉｃ  ｕｓｉｎｇ  ａ  ｓｍａｌｌ  ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ  ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ  ｄｅｖｉｃｅ，  Ｇｅｏｐｈｙｓ．，  ６２，  ｐｐ．７４９-７５７，  １９９７．
【００１２】
しかし、衛星データによる取得領域と比較すると、これらの氷厚の測定方法を広域に適用するためには困難が多い。そこで、リモートセンシングによる氷厚の測定が望まれる。
【００１３】
衛星をプラットフォームとするマイクロ波センサによる観測は、アメリカ航空宇宙局（ＮＡＳＡ）が１９７２年に打ち上げた気象衛星Ｎｉｍｂｕｓ-５に搭載されたＥＳＭＲ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ  Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  Ｒａｄｉｏｍｅｔｅｒ）を使用して開始されたことが非特許文献１０に開示されている。
【非特許文献１０】Ｚｗａｌｌｙ，  Ｈ．  Ｊ．，  Ｊ．  Ｃ．  Ｃｏｍｉｓｏ，  Ｃ．  Ｌ．  Ｐａｒｋｉｎｓｏｎ，  Ｗ．  Ｊ．  Ｃａｍｐｂｅｌｌ，  Ｆ．  Ｄ．  Ｃａｒｓｅｙ  ａｎｄ  Ｐ．  Ｇｌｏｅｒｓｅｎ：  Ａｎｔａｒｃｔｉｃ  Ｓｅａ  Ｉｃｅ，  １９７３-１９７６  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｐａｓｓｉｖｅ  Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  Ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ，  ＮＡＳＡ  ＳＰ-４５９，  Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，  ＮＡＳＡ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  ａｎｄ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｂｒａｎｃｈ，  ｐｐ．２０６，  １９８３．
【００１４】
その後、１９７８年に打ち上げられたＮｉｍｂｕｓ-７に搭載されたＳＭＭＲ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ  Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  Ｒａｄｉｏｍｅｔｅｒ）の観測データから、マイクロ波放射計を使用した海氷観測の有効性が非特許文献１１に開示されている。
【非特許文献１１】Ｇｌｏｅｒｓｅｎ，  Ｐ．  ｅｔ  ａｌ．：  Ａｒｃｔｉｃ  ａｎｄ  Ａｎｔａｒｃｔｉｃ  ｓｅａ  ｉｃｅ，  １９７８-１９８７：  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  ｐａｓｓｉｖｅ-ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ  ａｎｄ  ａｎａｌｙｓｉｓ，  ＮＡＳＡ  ＳＰ-５１１，  １９９２．
【００１５】
現在では、ＤＭＳＰ（Ｄｅｆｅｎｓｅ  Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｐｒｏｇｒａｍ）に搭載されたマイクロ波放射計ＳＳＭ／Ｉ（Ｓｐｅｃｉａｌ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ／Ｉｍａｇｅｒ）により定常的な海氷の変動の観測が全球規模で行われるようになった。
【００１６】
マイクロ波放射計を使用した海氷観測は、一定面積の海域内における氷の割合である海氷密接度を推定することが重要とされ、海氷密接度の推定アルゴリズムは主として非特許文献１２〜１６に開示されている。
【非特許文献１２】Ｃａｖａｌｉｅｒｉ，  Ｄ．  Ｊ．  ａｎｄ  Ｐ．  Ｇｌｏｅｒｓｅｎ：  Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｅａ  ｉｃｅ  ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ  ｗｉｔｈ  ｔｈｅ  ＮＩＭＢＵＳ７ＳＭＭＲ，  Ｊ．  Ｇｅｏｐｈｙｓ．  Ｒｅｓ．，  ８９，  ｐｐ．５３５５-５３６９，  １９８４．
【非特許文献１３】Ｇｌｏｅｒｓｅｎ，  Ｐ．  ａｎｄ  Ｄ．  Ｊ．  Ｃａｖａｌｉｅｒｉ：  Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  ｗｅａｔｈｅｒ  ｅｆｆｅｃｔｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｓｅａ  ｉｃｅ  ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ  ｆｒｏｍ  ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  ｒａｄｉａｎｃｅｓ，  Ｊ．  Ｇｅｏｐｈｙｓ．  Ｒｅｓ．，  ９１，  ｐｐ．３９１３-３９１９，  １９８６．
【非特許文献１４】Ｃａｖａｌｉｅｒｉ，  Ｄ．  Ｊ．：  ＮＡＳＡ  Ｓｅａ  Ｉｃｅ  Ｖａｒｉｄａｔｉｏｎ  Ｐｒｏｇｒａｍ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｄｅｆｅｎｓｅ  Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｐｒｏｇｒａｍ  Ｓｐｅｃｉａｌ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  Ｉｍａｇｅｒ：  Ｆｉｎａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ，  ＮＡＳＡ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｍｅｍｏｒａｎｄｕｍ  １０４５５９，  ｐｐ．１２６，  １９９２．
【非特許文献１５】Ｃｏｍｉｓｏ，  Ｊ．  Ｃ．：  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  ｏｆ  Ａｒｃｔｉｃ  ｗｉｎｔｅｒ  ｓｅａ  ｉｃｅ  ｆｒｏｍ  ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  ｍｕｌｔｉｓｐｅｃｔｒａｌ  ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ，  Ｊ．  Ｇｅｏｐｈｙｓ．  Ｒｅｓ．，  ９１，  ｐｐ．９７５-９９４，  １９８６．
【非特許文献１６】Ｃｏｍｉｓｏ，  Ｊ．  Ｃ．：  ＳＳＭ／Ｉ  Ｓｅａ  Ｉｃｅ  Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ  Ｕｓｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，  ＮＡＳＡ  Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  Ｐｕｂｌｉｃａｔｉｏｎ  １３８０，  Ｍａｒｙｌａｎｄ，  ＮＡＳＡ  Ｃｅｎｔｅｒ  ｆｏｒ  ＡｅｒｏＳｐａｃｅ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，  ｐｐ．５７，  １９９５．
【００１７】
さらに、季節海氷域であるオホーツク海を対象としたアルゴリズムの開発も研究されており、マイクロ波放射計による海氷密接度推定の有効性の検証が非特許文献１７〜１９により開示されている。
【非特許文献１７】Ｃｈｏ，  Ｋ．，  Ｎ．  Ｓａｓａｋｉ，  Ｈ．  Ｓｈｉｍｏｄａ，  Ｔ．  Ｓａｋａｔａ  ａｎｄ  Ｆ．  Ｎｉｓｈｉｏ：  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ  ｏｆ  ＳＭＭ／Ｉ  ｓｅａ  ｉｃｅ  ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ  ｆｏｒ  ｔｈｅ  Ｓｅａ  ｏｆ  Ｏｋｈｔｓｋ，  Ｊ．  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓ．  Ｓｏｃ．  Ｊｐｎ，  １６  （２），  ｐｐ．４７-５８，  １９９６．
【非特許文献１８】中山雅茂，  長幸平，  下田陽久，  坂田俊文，  谷川朋範，  西尾文彦：  オホーツク海一年氷の観測に有効なマイクロ波放射計の周波数帯・偏波の検討，  雪氷，  ６２  （６），  ｐｐ．５２３-５３５，  ２０００．
【非特許文献１９】Ｔａｔｅｙａｍａ，  Ｋ．，  Ｈ．  Ｅｎｏｍｏｔｏ，  Ｓ．  Ｔａｋａｈａｓｈｉ，  Ｋ．  Ｓｈｉｒａｓａｋｉ，  Ｋ．  Ｈｙａｋｕｔａｋｅ  ａｎｄ  Ｆ．  Ｎｉｓｈｉｏ：  Ｎｅｗ  ｐａｓｓｉｖｅ  ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  ｒｅｍｏｔｅ  ｓｅｎｓｉｎｇ  ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ  ｆｏｒ  ｓｅａ  ｉｃｅ  ｉｎ  ｔｈｅ  Ｓｅａ  ｏｆ  Ｏｋｈｏｔｓｋ  ｕｓｉｎｇ  ８５-ＧＨｚ  ｃｈａｎｎｅｌ  ｏｆ  ＤＭＳＰ  ＳＳＭ／Ｉ，  Ｂｕｌｌｅｔｉｎ  Ｇｌａｃｉｏｌ．  Ｒｅｓ．，  １７，  ｐｐ．２３-３０，  ２０００．
【００１８】
ＳＳＭ／Ｉは広域な観測に有効であるが、ＮＳＩＤＣ（Ｎａｔｉｏｎａｌ  Ｓｎｏｗ  ａｎｄ  Ｉｃｅ  Ｄａｔａ  Ｃｅｎｔｅｒ）から提供されるグリッドデータは空間分解能が２５ｋｍ×２５ｋｍであるため、より高分解能なマイクロ波センサによる海氷観測が期待される。
【００１９】
高分解能で天候の影響を受けないマイクロ波センサとして、合成開口レーダ（Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ  Ａｐｅｒｔｕｒｅ  Ｒａｄａｒ：  ＳＡＲ）が運用されている。
【００２０】
当初、ＳＡＲは軍用目的であったが、１９７８年にアメリカが打ち上げたＳＥＡＳＡＴが初めて民生用に使用された。
【００２１】
１９９１年にヨーロッパ宇宙機関（ＥＳＡ）がＥＲＳ-１（Ｅｕｒｏｐｅａｎ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ-１）、１９９２年に宇宙開発事業団（ＮＡＳＤＡ）と通商産業省（ＭＩＴＩ）が共同でＪＥＲＳ-１（Ｊａｐａｎｅｓｅ  Ｅａｒｔｈ  Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ-１）、１９９５年にはＥＳＡがＥＲＳ-１の後継に当たるＥＲＳ-２、さらに同年にカナダ航空宇宙局（ＣＳＡ）を主体としてＲＡＤＡＲＳＡＴが打ち上げられた。
【００２２】
ＳＡＲを使用した海氷の観測は主として、海氷からの後方散乱特性から海氷を分類する手法であり、非特許文献２０などに開示されている。
【非特許文献２０】Ｆｒａｎｋ，  Ｄ．  Ｃ．  （Ｅｄ．）：  Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓｉｎｇ  ｏｆ  Ｓｅａ  Ｉｃｅ，  Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｍｏｎｏｇｒａｐｈ  ６８，  ｐｐ．７３-１０４，  Ａｍｅｒｉｃａｎ  Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ  Ｕｎｉｏｎ，  ２０００  Ｆｌｏｒｉｄａ  Ａｖｅｎｕｅ，  ＮＷ，  Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，  １９９２．
【００２３】
また、ＳＡＲ画像上で局所的な閾値を統計的かつ動的に割り当てることにより海氷を分類し、氷厚推定のための初期値を決定する手法が非特許文献２１により開示されている。
【非特許文献２１】Ｈａｖｅｒｋａｍｐ，  Ｄ．，  Ｌ．  Ｋ．  Ｓｏｈ  ａｎｄ  Ｃ．  Ｔｓａｔｓｏｕｌｉｓ：  Ａ  Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ，  Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ａｐｐｒｏａｃｈ  ｔｏ  Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ  Ｓｅａ  Ｉｃｅ  Ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ  ｆｒｏｍ  ＳＡＲ  Ｄａｔａ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｇｅｏｓｃｉ．  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓ．，  ３３（１），  ｐｐ．４６-５７，  １９９５．
【００２４】
前述の通り、海氷の変化を継続的に観測することは重要であるが、海氷の質量収支と大気の熱収支との相互関係の知見を得るためには、氷厚の観測が必要不可欠である。
しかし、氷厚の分類結果を基に相対的な氷の厚さの程度を推定するのではなく、SARの後方散乱係数から氷厚そのものを推定する決定的な手法は、SARのマイクロ波と海氷の相互作用の解釈が困難であることから報告されていない。
【００２５】
非特許文献２２および２３は、北海道サロマ湖を海氷観測のテストサイトとしてSARの海氷観測の有効性を調査した結果、ラフネスが一様もしくは検出できれば氷厚を推定できることを開示している。
【非特許文献２２】Ｗａｋａｂａｙａｓｈｉ，  Ｈ．  ａｎｄ  Ｆ．  Ｎｉｓｈｉｏ：  Ａ  ｓｔｕｄｙ  ｏｆ  ｉｃｅ  ｏｎ  Ｌａｋｅ  Ｓａｒｏｍａ  ｕｓｉｎｇ  ＳＡＲ  ｄａｔａ，  Ｊ．  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓ．  Ｓｏｃ．  Ｊｐｎ．  １６（２），  ｐｐ．５９-６６，  １９９６．
【非特許文献２３】中村和樹，  西尾文彦，  若林裕之：  合成開口レーダによるサロマ湖の氷厚分布推定への適用研究，  雪氷，  ６２  （６），  ｐｐ．５３７-５４８，  ２０００．
【００２６】
オホーツク海の海氷は、ＷＭＯ（Ｗｏｕｌｄ  Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ  Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）の海氷分類の定義によれば「薄い一年氷」であり、この氷からの後方散乱は表面散乱が支配的である。
【００２７】
つまり、一年氷からの後方散乱は氷表面のラフネスと誘電率に寄与され、ＳＡＲにより観測される後方散乱係数からラフネスの検出が可能であれば、誘電率にのみ依存する後方散乱から氷厚を推定できる。このことは、非特許文献２４により開示されている。
【非特許文献２４】中村和樹，  西尾文彦，  若林裕之，  浦塚清峰：多入射角ＳＡＲデータによるサロマ湖氷のラフネスと氷厚の推定，  日本リモートセンシング学会誌，  ２２  （４），  ｐｐ．４０５-４２２，  ２００２．
【００２８】
これまでの衛星搭載ＳＡＲによる観測は、周波数、入射角、偏波がそれぞれ単一の観測であり、ラフネスと誘電率を同時に推定することが難しい。
【００２９】
非特許文献２４では、多入射角データを使用することにより、観測対象物からの情報が増加するため氷厚の推定が可能になった。
【００３０】
しかし、多入射角データは同一の場所を１回の観測により複数の入射角データを取得することができない。したがって、同一の場所を極力短いタイムラグで観測する必要があり、これは、衛星の軌道および観測要求などに左右される可能性がある。
【００３１】
人工衛星に搭載されるＳＡＲは、将来、様々な観測パラメータでデータ取得が可能になるため、多周波、多偏波のＳＡＲデータを使用することにより、前述の問題が解決するものと期待されている。
【００３２】
将来型ＳＡＲのテストモデルである航空機搭載型ＳＡＲ（Ｐｉ−ＳＡＲ：Ｐｏｌａｒｉｍｅｔｒｉｃ  ａｎｄ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｉｃ  ＳＡＲ）が現在運用されており、Ｘバンド（周波数９．６Ｇｈｚ）とＬバンド（周波数１．２７Ｇｈｚ）の二周波で、かつ、全偏波を同時に観測することが可能である。この諸元は、非特許文献２５に開示されている。
【非特許文献２５】Ｋｏｂａｙａｓｈｉ，Ｔ．  ａｎｄ  ｅｔ  ａｌ．：  Ａｉｒｂｏｒｎｅ  ｄｕａｌ-ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｐｏｌａｒｉｍｅｔｒｉｃ  ａｎｄ  ｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｉｃ  ＳＡＲ，    ＩＥＩＣＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｃｏｍｍｕｎ．，  Ｅ８３-Ｂ（９），  ｐｐ．  １９４５-１９５４  ，  ２０００．
【００３３】
多周波、多偏波のＳＡＲによって、氷厚を求める技術には、特許文献１などがあるが、物理モデルを適用する氷厚の推定に関する事項は、開示されていなかった。
【特許文献１】特開２００３-１４９３３２号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００３４】
本発明は、多周波、多偏波のＳＡＲによって、氷厚を精確に求める方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００３５】
上記課題を解決する本発明のＳＡＲによる氷厚推定方法は、ＳＡＲによるリモートセンシングによって、氷厚を推定する方法において、異なる２つの周波数、偏波による後方散乱係数をそれぞれ軸とした座標平面に、ＲＭＳ高さと氷厚を変化させながら後方散乱係数を、ＩＥＭ（Ｉｎｔｅｇｒａｌ  Ｅｑｕａｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄ）モデルで計算して、座標平面上に格子ダイアグラムを作成し、観測された異なる２つの後方散乱係数の交点を、そのダイアグラムにおける近傍の格子点で内挿することにより、ＲＭＳ高さと氷厚とを同時推定することを特徴とする。
なお、ＩＥＭに関しては、非特許文献２６などに開示されているものが適宜利用できる。
【非特許文献２６】Ａ．  Ｋ．  Ｆｕｎｇ，  Ｚ．  Ｌｉ  ａｎｄ  Ｋ．  Ｓ．  Ｃｈｅｎ，  "  Ｂａｃｋｓｃａｔｔｅｒｉｎｇ  ｆｒｏｍ  ａ  ｒａｎｄｏｍｌｙ  ｒｏｕｇｈ  ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃ  ｓｕｒｆａｃｅ，"  ＩＥＥＥ  ｔｒａｎｓ．  Ｇｅｏｓｃｉ．  Ｒｅｍｏｔｅ  Ｓｅｎｓ．，  ｖｏｌ．３０，  ｐｐ．３５６-３６９，  １９９２．
【００３６】
また、ＳＡＲによるリモートセンシングによって、氷厚を推定する方法において、ＸバンドＶＶ偏波とＬバンドＶＶ偏波を用いた観測データの組み合わせによってラフネスパラメータを推定すると共に、推定された相関長をＲＭＳ高さの関数としてパラメタライズし、そのパラメタライズされたラフネスを使用して氷厚を求めることを特徴とする。ＲＭＳ高さと氷厚の等値曲線群に、ＬバンドＨＨ偏波の後方散乱係数をプロットして、氷厚を求めてもよい。
【発明の効果】
【００３７】
本発明によると、多周波、多偏波のＳＡＲを有効利用して、氷厚を精確に求めることが可能になった。
そのため、海氷の質量収支と大気との熱収支を推定でき、気象予報にも寄与する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３８】
本発明者は、海氷のモニタリングのための氷厚推定アルゴリズム開発を目指し、北海道周辺の比較的薄い一年氷の海氷が存在する北海道サロマ湖およびその周辺海域において、衛星ＳＡＲと同期する海氷の観測データを取得してきた。
【００３９】
１９９３年から海氷観測におけるＳＡＲの有効性を調査するために「衛星によるオホーツク海氷プログラム」が実施されており、海氷の観測を北海道サロマ湖の結氷した氷の上で行った。オホーツク海の北海道沿岸部へ到達する海氷は、時々刻々と動き安定して存在しないため、トルースデータの取得が困難である。
サロマ湖は２つの湖口でオホーツク海と接続された塩水湖であり、結氷した湖で生成される氷は海水が凍った海氷とほぼ同じである。また、サロマ湖の湖氷は比較的厚さがあるためトルースデータを取得することが可能である。以上の理由から、海氷観測のテストサイトとしてサロマ湖を選定した。
【００４０】
図１は、トルースデータ取得サイトの位置を示す説明図である。
サロマ湖において、氷厚などのトルースデータを取得するサイトの設定は、南北コースと東西コースに分けられる。南北コースは、「栄浦漁港」付近を最南部の基点とし、サイト番号１とした（以降、サイト１と呼ぶ）。このサイト１から北方へサイトの間隔が５００ｍとなるようにし、最北部のサイト９まで設定した。東西コースは、「北海道立常呂少年自然の家」に近い南北コースのサイトから西方へ１ｋｍの場所を最東部の基点とし、サイト１０とした。このサイト１０から西方へサイトの間隔が１ｋｍとなるようにし、最西部のサイト２５まで設定した。Ｐｉ−ＳＡＲデータの取得範囲から、本実施例の解析範囲は、サイト１からサイト１６とした。
【００４１】
本実施例で使用するＳＡＲはＰｉ-ＳＡＲであり、１９９３年から通信総合研究所（ＣＲＬ：  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ）と宇宙航空研究開発機構（ＪＡＸＡ：  Ｊａｐａｎ  Ａｅｒｏｓｐａｃｅ  Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ  Ａｇｅｎｃｙ）が共同して航空機搭載用ＳＡＲの開発を進め、ＸバンドＳＡＲはＣＲＬが開発を担当し、ＬバンドＳＡＲはＪＡＸＡが開発を担当した。Ｐｉ-ＳＡＲはＸバンドとＬバンドの二周波で同時に地表面の観測が可能であり、観測ターゲットの偏波に関する全ての情報（送信と受信の順にＨＨ偏波、ＨＶ偏波、ＶＨ偏波、ＶＶ偏波：ここでＨは水平偏波、Ｖは垂直偏波を示す）を一度に取得できる。空間分解能は、ＸバンドおよびＬバンドでそれぞれ１．５ｍ、３．０ｍである。さらに、Ｘバンドは２つのアンテナを使用して地表面の高度を計測するクロストラックインターフェロメトリ機能を備える。
【００４２】
本実施例におけるＰｉ-ＳＡＲデータは、１９９９年２月２３日（パス番号２３０６）に取得されたデータであり、ＸバンドおよびＬバンド共に、ＭＧＡｆ（Ｍｕｌｔｉ-ｌｏｏｋ  Ｇｒｏｕｎｄ  ｒａｎｇｅ  Ａｍｐｌｉｔｕｄｅ  ｆｌｏａｔ  ｄａｔａ）プロダクトである。また、自然ターゲットからの後方散乱は、相反定理によってＨＶ偏波とＶＨ偏波を等価として取り扱うことから、ＸバンドおよびＬバンド共に、ＨＨ偏波、ＨＶ偏波、ＶＶ偏波のデータを使用した。
【００４３】
本実施例で解析に使用したＰｉ−ＳＡＲデータの画像再生は、サロマ湖東岸を中心とする領域に着目した。処理した画像中心の入射角は４３．７度であった。この再生画像に対して次の処理を施した。
【００４４】
ＳＡＲデータを扱う上で、原理的に不可避な問題としてスペックルノイズの存在がある。スペックルノイズは正確な情報抽出を妨げ、分類の実施に当たりスペックルノイズが誤分類の原因となることから、適切なフィルタを使用した平滑化処理が必要である。本実施例では、移動平均フィルタを採用し、フィルタの窓サイズは５×５を適用した。
【００４５】
Ｐｉ-ＳＡＲが受信するデジタルカウント値は、後方散乱係数に対応している。ＭＧＡｆプロダクトの後方散乱係数σ0への校正変換の基本式は、式（１）で表現できる。
【００４６】
【数１】
2005265733.tif 000003
（１）
【００４７】
ここで、ＤＮはＰｉ−ＳＡＲで受信されるデジタルカウント値、ＣＦは校正係数を示す。
校正係数は、コーナーリフレクタ（標準散乱体）を使用した校正実験結果に基づいて求められている。Ｘバンドの校正係数は、ＨＨ偏波、ＨＶ偏波、ＶＶ偏波がそれぞれ−４．３、−２．８、−４．５であり、Ｌバンドの校正係数は偏波によらず２．２２である。
【００４８】
さらに、地図投影はＰｉ-ＳＡＲ画像上に１０点前後設定し、一次のアフィン変換によるＲＭＳ誤差が１ピクセル以内とする地図投影を行った。リサンプリングにはニアレストネイバー法を適用し、１ピクセルを１．５ｍ×１．５ｍとした。
【００４９】
以上の処理を施したＰｉ-ＳＡＲ画像をＲ、Ｇ、ＢにそれぞれＨＨ偏波、ＨＶ偏波、ＶＶ偏波を割り当てた、偏波カラー合成画像として図２に示す。
【００５０】
トルースデータと後方散乱係数の関係を調べた結果を図３に示す。ここで、積雪は乾雪であり、積雪深が10cm程度であることから、非特許文献２７により開示されているように、積雪による後方散乱は無視して取り扱ってもよい。
【非特許文献２７】若林裕之，  西尾文彦，  青田昌秋，  高橋修平：  合成開口レーダによるオホーツク海の海氷研究，  地学雑誌，  １０３（６），  ｐｐ．６７４-６８３，  １９９４．
【００５１】
図３（ａ）および（ｂ）は、それぞれ、ＸバンドとＬバンドによる氷厚と後方散乱係数の関係を示す。どちらのバンドにおいても氷厚が増加することに伴い、後方散乱係数が減少する傾向が見られる。図中に示した回帰直線から、プロットのばらつきが認められるが、これはラフネスの影響であると考えられる。
【００５２】
図３（ｃ）および（ｄ）は、それぞれ、ＸバンドとＬバンドによる氷表面の塩分濃度と後方散乱係数の関係を示す。氷表面の塩分濃度は、ＳＡＲのマイクロ波の浸透深さを考慮して、氷表面から５ｃｍ以内の塩分濃度の測定結果である。どちらのバンドにおいても、塩分濃度が増加することに伴い、後方散乱係数が増加する傾向が見られ、ＸバンドよりもＬバンドとの関連性が高いことが判明した。
【００５３】
Ｐｉ−ＳＡＲデータの解析結果から、サロマ湖の海氷からの後方散乱は、氷厚の増加に伴って減少することが観測され、氷の成長に伴う氷表面の誘電率の変化をＳＡＲにより観測できていると推定された。
変形していない一年氷からの後方散乱は、海氷表面の塩分濃度が高い場合、海氷の表面散乱が支配すると考えられ、誘電率の変化を計測できれば、間接的に海氷厚を計測できる。
【００５４】
このことから、本発明者は、多周波、多偏波のＳＡＲデータを使用し、表面散乱モデルを適用したラフネスと氷厚を推定するアルゴリズムを開発した。氷厚の推定結果は、サロマ湖における観測データにより検証し、良好な結果が得られた。
【００５５】
図４は、ＳＡＲのマイクロ波と海氷の物理的構造の相互作用に着目して、一年氷からの後方散乱メカニズムを示した模式図である。図中の波線矢印は、散乱波が等方的な散乱をすることを示しており、ＳＡＲは、実線上向き矢印で示すアンテナ方向への散乱波（後方散乱波）を受信している。
【００５６】
一年氷からの後方散乱は、海氷表面の塩分濃度が高くＳＡＲのマイクロ波が海氷内部へ透過できないため、海氷の表面散乱が支配するものと考えられる。
海氷の表面散乱は、海氷の表面付近の誘電率とラフネスが寄与し、海氷の表面付近の誘電率は、塩分濃度と温度の影響を受けて変化する。
一般的には、海氷の成長に伴い塩分濃度が低下する傾向がある。したがって、誘電率の変化を計測できれば、間接的に氷厚を計測できる。氷厚と誘電率の関連は、氷の成長に伴う氷体および氷表面の温度低下によるブラインの排出過程にあり、氷厚の増加に伴い塩分濃度が低下することにより誘電率も低下するため、最終的に氷厚の増加に伴い後方散乱係数は減少することになる。
【００５７】
海氷の表面散乱は、海氷の表面付近の誘電率とラフネスが寄与する。ラフネスは氷厚との関連性が低いことから、ラフネスを検出・推定できれば後方散乱係数から氷厚を推定することが可能になる。
ここで、ラフネスパラメータと氷厚を推定するため、表面散乱をモデルに、非特許文献２８よりもラフネスの適用範囲の広いＩＥＭモデルを適用し、後方散乱の周波数特性および偏波特性と、ＲＭＳ高さ、相関長、氷厚の感度試験を行った。
【非特許文献２８】Ｕｌａｂｙ，  Ｆ．  Ｔ．，  Ｒ．  Ｋ．  Ｍｏｏｒｅ，  Ａ．  Ｋ．  Ｆｕｎｇ：  Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  ｒｅｍｏｔｅ  ｓｅｎｓｉｎｇ：  Ａｃｔｉｖｅ  ａｎｄ  Ｐａｓｓｉｖｅ，  Ｖｏｌ．  ＩＩ，  ｐｐ．９６２，  Ａｒｔｅｃｈ  Ｈｏｕｓｅ，  Ｎｏｒｗｏｏｄ，  ＭＡ，  １９８２．に開示されている、Ｓｍａｌｌ  Ｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌ（ＳＰＭ）
【００５８】
ＩＥＭには、センサパラメータと、観測対象物パラメータとして誘電率とラフネスに関するパラメータを入力する必要がある。ＩＥＭに入力する観測対象物パラメータには、トルースデータの平均値を使用してもよい。
【００５９】
入力するセンサパラメータは、観測周波数がＸバンド、Ｌバンドそれぞれ、９．６Ｇｈｚ、１．２７Ｇｈｚ、入射角は各バンド共通で４３．７度とした。
【００６０】
誘電率を求めるためには、Ｐｉ−ＳＡＲの飛来時における気温の平均値−９．６度、水温−１．８度、トルースデータの平均値である積雪深８．８ｃｍ、氷厚３０．０ｃｍから、非特許文献２９により開示された計算式を使用して、氷の表面温度を推定し、氷表面の塩分濃度の平均値７．８５ｐｐｔから、非特許文献３０により開示された計算式により、ブラインの塩分濃度および体積を求め、非特許文献３１により開示された計算式から、ＩＥＭへ入力する誘電率を決定した。
【非特許文献２９】Ｎａｋａｗｏ，  Ｍ．  ａｎｄ  Ｎ．  Ｋ．  Ｓｈｉｎｈａ：  Ｇｒｏｗｔｈ  ｒａｔｅ  ａｎｄ  ｓａｌｉｎｉｔｙ  ｐｒｏｆｉｌｅ  ｏｆ  Ｆｉｒｓｔ-Ｙｅａｒ  ｓｅａ  ｉｃｅ  ｉｎ  ｈｉｇｈ  ａｒｃｔｉｃ，  Ｊ．  Ｇｌａｃｉｏｌ．，  ２７，  ｐｐ．３１５-３２９，  １９８１．
【非特許文献３０】Ｕｌａｂｙ，  Ｆ．  Ｔ．，  Ｒ．  Ｋ．  Ｍｏｏｒｅ  ａｎｄ  Ａ．  Ｋ．  Ｆｕｎｇ：  Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  ｒｅｍｏｔｅ  ｓｅｎｓｉｎｇ：  Ａｃｔｉｖｅ  ａｎｄ  Ｐａｓｓｉｖｅ，  Ｖｏｌ．  ＩＩＩ，  ｐｐ．２０４５，  Ａｒｔｅｃｈ  Ｈｏｕｓｅ，  Ｎｏｒｗｏｏｄ，  ＭＡ，  １９８６．
【非特許文献３１】Ｖａｎｔ，  Ｍ．  Ｒ．，  Ｒ．  Ｓ．  Ｒａｍｓｅｉｒ  ａｎｄ  Ｖ．  Ｍａｋｉｏｓ：  Ｔｈｅ  Ｃｏｍｐｌｅｘ  ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃ  ｃｏｎｓｔａｎｔ  ｏｆ  ｓｅａ  ｉｃｅ  ａｔ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｉｅｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｒａｎｇｅ  ０．１-４０ＧＨｚ．，  Ｊ．  Ａｐｐ．  Ｐｈｙｓ．  ４３，  ｐｐ．１２６４-１２８０，  １９７８．
【００６１】
ラフネスパラメータは、ＲＭＳ高さ（表面高さの標準偏差）および相関長をトルースデータの平均値として、それぞれ、３．０ｍｍ、１８．９ｍｍを入力した。
【００６２】
図５は、表面散乱モデルとしてＩＥＭモデルから求めた後方散乱係数と、トルースデータの平均値と標準偏差分だけ増減させた範囲における感度試験の結果を示すグラフであり、それぞれ、ＲＭＳ高さ、相関長、氷厚と後方散乱係数との関係を示す。
また、一年氷からの後方散乱は、表面散乱が支配的であることから、ライク偏波のみを考慮してもよい。また、感度を調べるために可変させるパラメータ以外は、トルースデータの平均値を入力してもよい。
【００６３】
これにより、ライク偏波を使用する感度試験の結果、後方散乱の周波数特性および偏波特性は氷厚に感度が低いことが判明した。したがって、後方散乱の周波数特性および偏波特性を使用する場合、氷厚に独立してラフネスパラメータの推定が可能であり、推定可能範囲の広くなる周波数と偏波の組み合わせは、ＸバンドＶＶ偏波とＬバンドＶＶ偏波であると判明した。
【００６４】
感度試験の結果に基づき、ＸバンドＶＶ偏波とＬバンドＶＶ偏波の後方散乱係数の組み合わせにより、ラフネスパラメータを推定する。ラフネスパラメータを推定するためには、ラフネスパラメータ同時推定ダイアグラムを作成した。ラフネスパラメータの同時推定に使用する誘電率は前述の手続きによる。
【００６５】
ラフネスパラメータの同時推定の手順については、以下の通りである。ＲＭＳ高さを変化させながら、また相関長も変化させて後方散乱係数をＩＥＭにより求め、ＸバンドＶＶ偏波とＬバンドＶＶ偏波の後方散乱係数を軸とする平面上に、求められた後方散乱係数をプロットしていく。したがって、この平面上にはＲＭＳ高さと相関長の変化に対応した後方散乱係数による節点値の格子の目（ダイアグラム）が描かれる。
図６にＲＭＳ高さと相関長の同時推定ダイアグラムを示す。この同時推定ダイアグラムに、推定したい場所におけるＸバンドＶＶ偏波とＬバンドＶＶ偏波の後方散乱係数の観測値の交点をプロットし、ダイアグラムの近傍の節点値で内挿することにより，ＲＭＳ高さと相関長を同時に推定することが可能となる。
【００６６】
後方散乱の周波数特性および偏波特性と、ＲＭＳ高さ、相関長の感度試験の結果、Ｘバンドを使用する場合、ＲＭＳ高さの増加に伴いVV偏波が強くなり、ＲＭＳ高さが２ｍｍよりも減少するとＨＨ偏波が強くなることが判明した。また、相関長は１５ｍｍを境界として、相関長の増加に伴いＨＨ偏波が強くなり、相関長の減少に伴いＶＶ偏波が強くなることが判明した。一方、Ｘバンドを使用する場合、ＲＭＳ高さおよび相関長は、常にＨＨ偏波よりもＶＶ偏波が強く、Ｘバンドの場合とは異なり、ＨＨ偏波とＶＶ偏波の強さが入れ替わらない。
【００６７】
これより、推定したＲＭＳ高さと相関長から、相関長をＲＭＳ高さの関数としてパラメタライズしたものを、Ｌバンドに適用してもよい。図７にＲＭＳ高さと相関長の関係を示す。また、この関係は、式（２）で表現される。
【００６８】
【数２】
2005265733.tif 000004
（２）
【００６９】
ここで、σはＲＭＳ高さ、ｌは相関長を示す。
これにより、２つあるラフネスパラメータを１つにすることができ、そのパラメタライズされたラフネス（ＲＭＳ高さ）を使用することによって、氷厚を推定することが可能である。
【００７０】
氷厚の推定に当たっては、氷厚の変化に対応する後方散乱係数を表現するために、氷厚の変化に対応する氷の誘電率を決定しなければならない。氷の誘電率を決定する際，氷厚の変化に対応する氷の塩分濃度の変化を考慮する必要がある。
【００７１】
非特許文献３２は、一年氷および多年氷の氷厚と氷の塩分濃度の関係を調べ、氷厚が大きくなることに伴って氷の塩分濃度が低くなる結果を開示している。これに基づき、一年氷の氷厚と塩分濃度の関係から、ブラインの塩分濃度および体積を求めることで氷表面の誘電率を決定し、表面散乱モデルにＩＥＭを使用することにより氷厚の変化に対応した後方散乱係数を求めてもよい。
【非特許文献３２】Ｃｏｘ，  Ｇ．  Ｆ．  Ｎ．  ａｎｄ  Ｗ．  Ｆ．  Ｗｅｅｋｓ：  Ｓａｌｉｎｉｔｙ  ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ  ｉｎ  ｓｅａ  ｉｃｅ，  Ｊ．  Ｇｌａｃｉｏｌ．，  １３，  ６７，  ｐｐ．１０９-１２０，  １９７４．
【００７２】
氷厚と氷表面の塩分濃度の関係は、トルースデータから氷厚の変化に対応する氷表面の塩分濃度の計算式を求めた。サロマ湖は湖という性質上、２つの湖口によりオホーツク海と接続しているものの、陸に囲まれている地理的環境から潮汐による影響を受ける。具体的には、海氷の成長に伴って、海氷の中に存在するブラインの排出過程により生じたブラインチャンネル（排出孔）を通って、湖氷下の湖水が氷表面へ浸み上がる現象の影響を受ける場合がある。
【００７３】
この現象について、トルースデータを取得した時のフリーボード（氷表面と水面の高さの差）の計測および観測時刻から異常値を除き、図８に示すサロマ湖の氷厚と塩分濃度の関係を導出した。この関係は、式（３）で表現される。
【００７４】
【数３】
2005265733.tif 000005
（３）
【００７５】
ここで、Ｓｉは氷表面付近の塩分濃度、Ｈｉは氷厚を示す。
式（３）を使用して氷厚の変化に対応する塩分濃度の変化を算出し，氷の誘電率を決定して後方散乱係数を求めた。
【００７６】
氷表面の塩分濃度と後方散乱係数との相関が高いプローブとしては、ＬバンドＨＨ偏波が利用できる。図９に示したＲＭＳ高さと氷厚の等値曲線群に、ＬバンドＨＨ偏波の後方散乱係数をプロットしても、氷厚を推定することが可能である。
【００７７】
多周波、多偏波データによるラフネスおよび氷厚推定アルゴリズムの推定結果は、トルースデータにより評価した。サイト１からサイト１６における推定結果について、測定結果と比較することにより絶対誤差を求めた結果、ＲＭＳ高さ、相関長、氷厚、それぞれ、１．２ｍｍ、８．４ｍｍ、３．３ｃｍの絶対誤差で各種パラメータを推定できた。
【００７８】
このアルゴリズムによる氷厚の推定精度は、前記の非特許文献２４と比較して向上しており、多周波、多偏波データを使用する有効性が確認された。
【産業上の利用可能性】
【００７９】
従来の衛星搭載ＳＡＲによる観測は、周波数・入射角・偏波がそれぞれ単一の観測であり、海氷からの後方散乱のパラメータであるラフネスと誘電率を同時に推定することが難しかった。
本発明によると、多周波、多偏波データを有効利用して、氷厚を精確に求めることが可能になった。
これにより、海氷の質量収支と大気との熱収支の推定や気象予報に寄与する。
【図面の簡単な説明】
【００８０】
【図１】トルースデータ取得サイトの位置を示す説明図
【図２】（ａ）Ｐｉ-ＳＡＲ画像をＲ、Ｇ、ＢにそれぞれＨＨ偏波、ＨＶ偏波、ＶＶ偏波を割り当てた、偏波カラー合成画像図（Ｘバンド）  （ｂ）同、Ｌバンド
【図３】（ａ）氷厚とＸバンドの後方散乱係数との関係を示すグラフ  （ｂ）氷厚とＬバンドの後方散乱係数との関係を示すグラフ  （ｃ）氷表面の塩分濃度とＸバンドの後方散乱係数との関係を示すグラフ  （ｄ）氷表面の塩分濃度とＬバンドの後方散乱係数との関係を示すグラフ
【図４】一年氷からの後方散乱メカニズムを示した模式図
【図５】ＩＥＭとトルースデータの平均値と標準偏差分だけ増減させた範囲における感度試験の結果を示すグラフ  （ａ）ＲＭＳ高さとＸバンドの後方散乱係数との関係を示すグラフ  （ｂ）相関長とＸバンドの後方散乱係数との関係を示すグラフ  （ｃ）氷厚とＸバンドの後方散乱係数との関係を示すグラフ  （ｄ）ＲＭＳ高さとＬバンドの後方散乱係数との関係を示すグラフ  （ｅ）相関長とＬバンドの後方散乱係数との関係を示すグラフ  （ｆ）氷厚とＬバンドの後方散乱係数との関係を示すグラフ
【図６】ＸバンドＶＶ偏波とＬバンドＶＶ偏波の組み合わせによってラフネスパラメータを推定するダイアグラム
【図７】ＲＭＳ高さと相関長の関係を示すグラフ
【図８】氷厚と氷表面の塩分濃度との関係を示すグラフ
【図９】ＲＭＳ高さと氷厚の等値曲線群を示すダイアグラム
【図１】
2005265733.tif 000006
【図２】
2005265733.tif 000007
【図３】
2005265733.tif 000008
【図４】
2005265733.tif 000009
【図５】
2005265733.tif 000010
【図６】
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【図７】
2005265733.tif 000012
【図８】
2005265733.tif 000013
【図９】
2005265733.tif 000014